กุญแจสำคัญในการปลดปล่อยศักยภาพของ GenAI: ความพร้อมของข้อมูล

เมื่อ MIT เน้นย้ำว่า 95% ของการนำ GenAI ไปใช้ ไม่สามารถพัฒนาไปสู่การผลิต สิ่งนี้ได้สร้างความกังวลเกี่ยวกับการรักษาคุณค่าในระยะยาว สำหรับบางคน สิ่งนี้บ่งบอกว่า GenAI ได้รับการ宣伝มากเกินไปหรือยังไม่พร้อม ซึ่งทำให้ผู้บริหารต้องระมัดระวังในการลงทุน

เช่นเดียวกับข้อมูลที่มีอยู่ ความเป็นจริงมีความซับซ้อนมากกว่า รายงาน State of Data4AI ของ Wipro ศึกษากลยุทธ์ข้อมูล มaturity และรูปแบบการนำไปใช้ขององค์กร และสรุปได้ว่าปัจจัยหลักที่决定คุณค่าของ GenAI คือความมaturity ของสินทรัพย์และระบบข้อมูลที่ขับเคลื่อนมัน ไม่ใช่เทคโนโลยีเอง

องค์กรที่มีโปรแกรมการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งกำลังพัฒนาไปสู่การผลิตและสร้างมูลค่าที่วัดได้ องค์กรที่ขาดรากฐานเหล่านี้กำลังดิ้นรน อัตราการล้มเหลว ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่พร้อม มากกว่าผลกระทบของ GenAI

ทำไมความพร้อมของข้อมูลจึงเป็นปัจจัยหลักในความสำเร็จของ AI

รายงานล่าสุดของ MIT เน้นย้ำถึงความท้าทายที่สำคัญในการเปลี่ยน GenAI ไปสู่การผลิต แม้ว่าการสร้างสรรค์จะมาตรฐาน แต่การนำไปใช้ในวงกว้างและสร้างผลกระทบยังคงเป็นเรื่องหายาก

ความท้าทายนี้ไม่เฉพาะเจาะจงกับ GenAI เพียงอย่างเดียว องค์กรเพียง 14% ที่ใช้ AI ในรูปแบบต่างๆ ได้สร้างความมaturity ของข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการขยายตัว ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการกำกับดูแล การบูรณาการ และคุณภาพของข้อมูล มากกว่าเครื่องมือหรือแบบจำลองที่ซับซ้อน

สิ่งนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี ความสำเร็จขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ข้อมูลที่ชัดเจน นโยบายการกำกับดูแลที่มั่นคง และการทำงานร่วมกันระหว่างทีมเทคนิคและธุรกิจ องค์กรที่ลงทุนในพื้นที่เหล่านี้สามารถเปลี่ยน AI จากการทดลองในห้องแล็บไปสู่เครื่องมือในการเปลี่ยนแปลง องค์กรที่ละเลยความพร้อมของข้อมูลจะพบว่าเครื่องมือ AI ที่ทันสมัยที่สุดก็ยังต้องดิ้นรนเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ สุดท้าย การนำ AI ไปใช้ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของอัลกอริทึมและโครงสร้างพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังเป็นเรื่องของคน ขั้นตอน และพื้นฐานข้อมูลด้วย

ทำไมองค์กรส่วนใหญ่ล้มเหลว: ช่องว่างของความมaturity ของข้อมูล

แม้ว่า GenAI จะมีศักยภาพที่น่าตื่นเต้น แต่โครงการ AI ขององค์กรส่วนใหญ่ล้มเหลวในการสร้างผลกระทบที่มีนัยสำคัญเนื่องจากขาดความมaturity ของข้อมูลทั่วทั้งองค์กร ข้อมูลควรได้รับการจัดการอย่างระมัดระวัง การสร้างกรอบการกำกับดูแลที่เป็นเอกภาพ การแต่งตั้งผู้ดูแลข้อมูล และการรับรองว่าทุกทีมมีส่วนร่วมในการจัดเก็บข้อมูลล้วนเป็นสิ่งสำคัญ

องค์กรที่มีโครงสร้างที่มaturity สูง มีการกำกับดูแลที่ดี และมีกลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิภาพ—ที่เรียกว่า “ผู้นำ”—สามารถก้าวหน้าได้มากกว่าเพื่อนร่วมงานของพวกเขา องค์กรเหล่านี้สามารถนำ GenAI ไปใช้ในวงกว้าง บูรณาการเข้ากับกระบวนการหลัก และสร้างผลลัพธ์ที่วัดได้

การแก้ไข GenAI ในระดับใหญ่: กลยุทธ์ข้อมูลก่อนที่อยู่เบื้องหลังผู้นำในอุตสาหกรรม

การขยาย GenAI ต้องเผชิญกับความท้าทายของข้อมูล การวินิจฉัยการกระจายข้อมูลและลงทุนในแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพสำหรับการฝึกอบรมและการใช้งาน

อีกปัจจัยสำคัญคือการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง การแต่งตั้งผู้ดูแลข้อมูลในแต่ละฝ่ายเพื่อความรับผิดชอบและความซื่อสัตย์ พิจารณาให้คำปรึกษานอกองค์กรและใช้กรอบการทำงานที่มีอยู่เพื่อฝังแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและความสอดคล้องตั้งแต่เริ่มต้น ตัวอย่างเช่น บริษัทสินค้าอุปโภคบริโภคระดับโลกได้สร้างผลตอบแทนที่วัดได้โดยการรวมข้อมูลผู้บริโภค การพัฒนาการจัดการข้อมูลผ่านการทำงานร่วมกันระหว่างธุรกิจและเทคนิค และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้นำไปสู่การได้มาซึ่งลูกค้าและการตลาดที่มุ่งเป้าหมายดีขึ้น โดยมีการติดตามผลลัพธ์ทั่วทั้งการเปลี่ยนแปลง

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าบริษัทที่ขยาย GenAI และบรรลุผลลัพธ์ที่วัดได้ให้ความสำคัญกับความมaturity ของข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการนวัตกรรม การควบคุมการบูรณาการข้อมูล การกำกับดูแล และการใช้งานในระดับองค์กรเป็นกุญแจสำคัญในการปลดปล่อยผลกระทบทางธุรกิจของ GenAI

วิธีที่ผู้นำข้อมูลสร้างผลลัพธ์ที่แท้จริง

ศักยภาพของ GenAI มีขนาดใหญ่ แต่ความล้มเหลวหลายอย่างบดบังความจริงที่ว่าผู้นำหลายคนได้ทำหน้าที่ยอดเยี่ยมในการสร้างความมaturity ของข้อมูล องค์กรเหล่านี้ใช้แนวทางข้อมูลก่อน โดยมุ่งเป้าไปที่ความท้าทายทางธุรกิจที่สำคัญ

การนำ GenAI ไปใช้เริ่มต้นด้วยรากฐานข้อมูลที่มั่นคง ข้อมูลที่รวมศูนย์และสะอาด และการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง โดยการเน้นย้ำถึงความต้องการทางธุรกิจ เช่น การจัดการ物流 คุณภาพ หรือการตรวจสอบเอกสาร องค์กรสามารถรับรองว่าความพยายามของ AI จะสร้างผลลัพธ์

การรักษาข้อมูลให้เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ต้องมีการลงทุนอย่างต่อเนื่องและการเป็นเจ้าของข้ามทีม การทำงานร่วมกันทำให้เซตข้อมูลดีขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้รับการยืนยัน และกระบวนการที่ดีขึ้น—ขับเคลื่อนการประหยัดต้นทุน การเพิ่มผลผลิต และการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่ดี สิ่งนี้เปลี่ยน AI จากการทดลองที่มีค่าใช้จ่ายสูงไปสู่เครื่องมือในการขับเคลื่อนธุรกิจ

วิธีที่ผู้นำองค์กรสร้างผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม

ผู้นำองค์กรควรปฏิบัติตามขั้นตอนเหล่านี้เมื่อนำ GenAI ไปใช้

• ประเมินสถานะปัจจุบันของข้อมูลและเทคโนโลยีทั่วทั้งองค์กร
• จัดลำดับความสำคัญในการสร้างการกำกับดูแล ความรับผิดชอบที่ชัดเจน และใช้เทคโนโลยีที่สามารถขยายได้ เพื่อให้ทีมธุรกิจและเทคนิคสามารถทำงานจากพื้นฐานที่เป็นเอกภาพ
• รวมและปรับปรุงข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดตำแหน่งที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างต่อเนื่อง
• เพิ่มศักยภาพให้กับทีมด้วยเครื่องมือและความรู้เพื่อขับเคลื่อนการปรับปรุงที่วัดได้

ผู้นำที่ให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลข้อมูลเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักจะบรรลุการเปลี่ยนแปลง ในขณะที่ผู้ที่ล่าช้าจะถูกทิ้งไว้เบื้องหลัง การลงทุนในโซลูชันเทคโนโลยีที่มีการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง การเป็นเจ้าของข้ามทีม และระเบียบวินัยกระบวนการเป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนแปลงองค์กรจากการทดลองที่ไม่เชื่อมต่อไปสู่คุณค่าทั่วทั้งองค์กร การดำเนินการไปทีละขั้นตอนสร้างรากฐานสำหรับ GenAI ซึ่งสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจและทำให้บริษัทของคุณอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการได้รับประโยชน์จากคลื่นนวัตกรรมถัดไป